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Flink在处理实时数据流时，时间是一个核心概念。Flink支持多种时间语义，以满足不同业务场景的需求。总结：Flink的时间处理功能强大且灵活，可以根据具体业务场景选择合适的时间语义和时间窗口类型，以满足不同的数据处理需求。Flink支持多种时间窗口类型，用于在时间维度上对数据进行划分和处理。在选择时间语义时，需要根据具体的业务场景和需求来决定。在Flink中，可以通过调用。方法来设置时间特性，其中。

又是经历了一段不太平的变动，最近算是稳定了点，工作内容又从后端开发转换成了sql boy，又要开始搞大数据这一套了。不同的是之前写实时任务的时候都是用的java代码，新环境却更加偏向与使用flink sql 解决，所以记录下使用flink sql 的一些感悟和遇到的问题吧。

Flink反压是一个在实时计算应用中常见的问题，特别是在流式计算场景中。

【Flink-源码分析】chunjun的metric系统是怎么设计的:如何注册metric、如何同步metric

【代码】flink 从monggo读取PB级全部数据根据分组统计数据 样例。

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于处理无界和有界数据流。它是一个分布式处理引擎，支持实时数据流处理和批处理任务。Flink 被广泛应用于大数据分析、机器学习、实时监控和复杂事件处理等领域。

Flink DataSink是Apache Flink框架中负责将数据流发送到外部系统或存储介质的关键组件。以下是两个简单的代码示例，一个展示了如何自定义一个简单的。在使用Kafka连接器之前，请确保已经添加了Flink的Kafka连接器的依赖到你的项目中。请注意，你需要根据你的Flink版本和Kafka版本调整依赖和配置。，另一个展示了如何使用Flink的Kafka连接器将数据写入Kafka。在上面的Kafka连接器示例中，我们使用了。应该替换为你的Kafka集群的实际地址。

Apache Flink 的容错机制通过创建检查点、提供状态一致性保证、支持多种状态存储后端以及提供灵活的容错配置参数和重启策略，确保了在分布式环境中执行数据流应用程序时的高可用性和容错性。这使得 Flink 成为一个强大而可靠的数据处理框架。

Flink 的默认窗口触发器 EventTime 代码示例

其实吧我不太想写flink，因为线上经验确实不多，这也是我需要补的地方，没有条件创造条件，先来一篇吧。

首先，我们定义一个简单的SensorData类，包含传感器 ID、温度和时间戳。在这个示例中，我们展示了如何在 Flink IoT 项目中使用处理传感器数据。通过这个示例，我们可以看到的强大之处：能够按 key 进行独立处理、管理状态以及注册计时器以实现定时任务。

其实吧我不太想写flink，因为线上经验确实不多，这也是我需要补的地方，没有条件创造条件，先来一篇吧。

在flink中，算子可以分为无状态和有状态两种情况。无状态的算子只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接输出结果。像：filter、flatMap、map都属于无状态的算子。有状态的算子则是除当前数据之外，还需要一些其他数据来计算结果。这里说的其他数据其实就是指状态，聚合算子，窗口算子都应该算是有状态的算子。状态也可以分为两种，一种是算子状态，一种是按键分区状态（只有进行key 进行分组的）

Table API 和 SQL 进行基于时间的操作（比如时间窗口）时需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。因此会给表单独提供一个逻辑上的时间字段，专门用来在表处理程序中指示时间时间属性（time attributes），其实就是每个表模式结构（schema）的一部分。它可以在创建表的 DDL 里直接定义为一个字段，也可以在 DataStream 转换成表时定义。一旦定义了时间属性，就可以作为一个普通字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。

有状态流应用中的检查点（checkpoint），其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照（一份拷贝），这个时间点应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时刻。在一个流应用程序运行时， Flink 会定期保存检查点，在检查点中会记录每个算子的 id 和状态；如果发生故障，Flink 就会用最近一次成功保存的检查点来恢复应用的状态，重新启动处理流程，就如同“读档”一样。检查点是 Flink 容错机制的核心。

flink-sql

在前文了解Transformation和StreamOperator后。接下来Transformation将转换成StreamGraph，即作业的逻辑拓扑结构。在方法中调用方法生成实例。由负责生成。实例中封装了前面生成的Transformation集合。方法核心逻辑如下，首先创建一个空的StreamGraph实例。然后通过遍历transformations集合，依次调用transform方法完成StreamGraph中节点和边实例的创建，并将节点和边加入到StreamGraph中。

Flink端到端的精确一次。

Watermark 是用于处理流数据中事件时间（event time）乱序情况的重要机制。在流处理中，数据往往不是按照它们实际发生的时间顺序到达的，这可能是由于网络延迟、系统处理延迟或其他因素导致的。为了能够在这种乱序环境中正确地执行基于时间的操作（如时间窗口聚合），Flink 引入了 Watermark 的概念。Watermark 是一个特殊的标记，它表示“在此时间戳之前的数据应该都已经到达了”。

作为一种特定领域语言，SQL 的设计初衷是隐藏底层数据处理的复杂性，让用户通过声明式语言来进行数据操作。而Flink SQL 由于其架构的特殊性，在实现层面通常需引入状态后端 配合 checkpoint 来保证计算结果的最终一致性。目前 Flink SQL 生成状态算子的策略由优化器根据配置项 + SQL 语句来推导，想要在处理有状态的大规模数据和性能调优方面游刃有余的话，用户还是需要对 SQL 状态算子生成机制和管理策略有一定了解。